统计因果模型
可在数据限制下训练高维因果结构,德国DZNE团队提出一种深度神经架构
编辑 | 萝卜皮因果学习是科学人工智能的一个关键挑战,因为它使研究人员能够超越纯粹的相关或预测分析,学习潜在的因果关系,这对于科学理解以及广泛的下游任务非常重要。受新兴生物医学问题的启发,德国神经退行性疾病中心(German Center for Neurodegenerative Diseases,DZNE)的研究人员提出了一种深度神经架构,用于从高维数据和先验因果知识的组合中学习变量之间的因果关系。该团队将卷积神经网络和图神经网络结合在因果风险框架内,提供了一种在高维、噪声和数据限制条件下明显有效的方法,这些条
11/21/2023 2:46:00 PM
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